Что такое большие данные

Большие данные описывают сбор и анализ структурированных и неструктурированных данных для выявления социальных тенденций, моделей поведения потребителей и коррелирующих переменных. Большие данные настолько сложны, что традиционные инструменты управления данными не могут должным образом хранить их или эффективно обрабатывать. Статья расскажет о свойствах, структурах, преимуществах и проблемах данных.

Свойства

Большие данные обладают четырьмя общими свойствами или атрибутами. Во-первых, большие данные имеют большой объем, поскольку они содержат онлайн- и офлайн-данные с мобильных телефонов, компьютеров, машин, сетей, социальных сетей и цифровых взаимодействий между людьми. Во-вторых, эти типы данных и источники предлагают большое разнообразие, поскольку они включают в себя такие вещи, как фотографии, электронные письма, видео, сообщения в социальных сетях и запросы поисковых систем. В-третьих, они имеют ценность, поскольку анализируют использование данных при принятии различных решений и изучении мира. Это обеспечивает новое использование информации, понимание и возможности. В-четвертых, скорость больших данных относится к быстрому потоку непрерывной потоковой информации. Если нужно хранить данные для средних или малых предприятий, то тут проблем меньше. Подойдут дисковые хранители данных. Например таких как fujitsu eternus dx200 s4, это просто идеальный вариант для малых и средних предприятий.

Инструменты

Журнал Forbes утверждает, что каждый день создается 2,5 квинтиллиона байт данных. Это в среднем составляет 912 квинтиллионов байт данных в год. Для доступа к анализу больших данных необходимо использовать специальные программные решения и платформы.

Apache Hadoop — это популярный фреймворк, который использует систему хранения данных под названием HDFS для обеспечения высокой доступности кластеров данных. Microsoft HDInsight — это облачное решение Apache Hadoop, использующее Blob-объекты Windows Azure в качестве базовой файловой системы. NoSQL — это программное обеспечение на базе Java для обработки структурированных данных. Оно известно тем, что обеспечивает более высокую производительность при хранении огромных объемов данных. Другие решения включают Hive, Sqoop и PolyBase.

Преимущества

Большие данные предлагают организациям множество доказанных преимуществ: снижение затрат на эксплуатацию, производство и предоставление услуг за счет выявления проблем и прогнозирования решений. Сеть больниц может использовать его для снижения числа повторных госпитализаций, оптимизации лечения и отслеживания дорогостоящих пациентов. Логистическая судоходная компания может использовать его для уменьшения неблагоприятных проблем и анализа затрат на цепочку поставок. Все это достигается с помощью прогнозного моделирования, которое позволяет осуществлять упреждающее управление рисками и принимать более разумные финансовые решения. Фармацевтические компании используют большие данные для снижения затрат на исследования и разработки, прогнозируя, какие пациенты, проходящие испытания лекарств, с наибольшей вероятностью будут соблюдать их и завершат исследования.

Проблемы больших данных

Большие данные имеют высокую цену из-за дороговизны и сложности подключения различных программных систем к хранилищам данных. Возможно, потребуется разработать программные интерфейсы для интеграции систем и извлечения данных из широкого спектра источников в различных форматах. Таким образом, существует недостаток подключения к данным и стандартизации. Проблема с рабочей силой сохраняется из-за нехватки подготовленных специалистов в области информационных технологий, аналитики и обработки данных с соответствующим опытом. Аналогичным образом, новое технологическое лидерство необходимо для того, чтобы признать преимущества и возможности больших данных и воспользоваться ими. Наконец, обеспечение качества необходимо для обеспечения того, чтобы прогнозные модели не основывались на некорректном анализе данных.

Организации, которые игнорируют или упускают возможности больших данных, не будут столь успешны в области инноваций, конкуренции и производительности. Инструменты и платформы для обработки больших данных дают полезную информацию о повышении эффективности, качества, безопасности и экономии средств.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.